Слияние AI и Web3: текущее состояние, вызовы и будущее
Быстрое развитие искусственного интеллекта(AI) и технологий Web3 ведет к технологической революции. ИИ достиг значительных успехов в таких областях, как распознавание лиц и обработка естественного языка, в 2023 году объем рынка ИИ составил 200 миллиардов долларов. В то же время Web3, основанный на блокчейне, переосмысляет интернет с помощью технологий децентрализации, в настоящее время рыночная капитализация отрасли достигла 25 триллионов долларов. Сочетание ИИ и Web3 стало горячей темой для внимания технологических кругов Востока и Запада.
В этой статье будет подробно рассмотрено текущее состояние развития AI+Web3, его потенциальная ценность и возникающие вызовы, чтобы предоставить информацию для заинтересованных специалистов и инвесторов.
Способы взаимодействия AI и Web3
Проблемы, с которыми сталкивается AI-индустрия
Ключевыми элементами в индустрии ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные. Что касается вычислительной мощности, получение и управление масштабными вычислительными ресурсами обходится дорого и представляет собой вызов для стартапов. В области алгоритмов обучение моделей глубокого обучения требует огромного объема данных и вычислительных ресурсов, а интерпретируемость и устойчивость моделей требуют улучшения. В сфере данных по-прежнему сложно получить качественные и разнообразные данные, а вопросы конфиденциальности и безопасности данных также нельзя игнорировать. Кроме того, черный ящик моделей ИИ вызывает общественные опасения по поводу интерпретируемости и прозрачности.
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В индустрии Web3 также существует множество вызовов, включая недостаточные возможности анализа данных, плохой пользовательский опыт, наличие уязвимостей в смарт-контрактах и т. д. ИИ, как инструмент повышения производительности, имеет большой потенциал в этих областях. ИИ может улучшить возможности анализа данных и прогнозирования на платформах Web3, оптимизировать пользовательский опыт, предоставлять персонализированные услуги, усиливать безопасность и защиту конфиденциальности.
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
Web3 помогает AI
Децентрализованные вычисления
С увеличением спроса на ИИ, нехватка GPU стала瓶颈ом отрасли. Некоторые проекты Web3 пытаются предоставить вычислительные услуги децентрализованным способом, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты стимулируют пользователей вносить неиспользуемую вычислительную мощность с помощью токенов, чтобы поддерживать клиентов ИИ. Сторона предложения в основном включает облачных провайдеров, криптовалютных майнеров и компании, обладающие большим количеством GPU.
Децентрализованные проекты вычислительной мощности в основном делятся на две категории: для AI-выводов (, такие как Render, Akash ) и для AI-обучения (, такие как io.net, Gensyn ). AI-выводы требуют меньшей вычислительной мощности, их легче реализовать децентрализованными; AI-обучение же требует большей вычислительной мощности и пропускной способности, что делает его реализацию более сложной.
Децентрализованная алгоритмическая модель
Некоторые проекты пытаются создать рынок услуг алгоритмов ИИ на основе децентрализованных технологий, такие как Bittensor. Эта модель соединяет несколько моделей ИИ, выбирая наиболее подходящую модель для предоставления услуг в зависимости от потребностей пользователей. В отличие от единой большой модели, этот подход потенциально предлагает большую разнообразие и гибкость.
Децентрализованный сбор данных
Данные являются ключевыми для обучения ИИ, но в настоящее время большинство платформ Web2 запрещают сбор данных для обучения ИИ. Некоторые проекты Web3 реализуют децентрализованный сбор данных с помощью токенов, такие как PublicAI, который позволяет пользователям вносить и проверять данные для обучения ИИ и получать токен-вознаграждение.
Защита конфиденциальности
Технология доказательства нулевого знания предлагает новые подходы к защите конфиденциальности в ИИ. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) позволяет проводить обучение моделей и выводы без раскрытия исходных данных. Проекты, такие как BasedAI, исследуют комбинацию FHE и LLM, чтобы реализовать функции ИИ, защищая при этом конфиденциальность.
ИИ помогает Web3
Анализ данных и прогнозирование
Многие проекты Web3 начинают интегрировать AI-сервисы для предоставления аналитики данных и прогнозов. Например, Pond использует алгоритмы AI-графов для прогнозирования ценных токенов, а BullBear AI предсказывает ценовые тренды на основе исторических данных. Numerai проводит соревнования по прогнозированию фондового рынка с участием, которые могут получить токены в качестве вознаграждения.
Персонализированные услуги
Искусственный интеллект используется для оптимизации пользовательского опыта в проектах Web3. Например, Dune интегрировала функцию SQL-запросов с поддержкой ИИ, Followin и IQ.wiki используют ИИ для обобщения информации о блокчейне, а NFPrompt помогает пользователям создавать NFT с помощью ИИ.
AI аудит смарт-контрактов
Искусственный интеллект также имеет применение в аудите смарт-контрактов. Например, 0x0.ai предлагает инструменты аудита смарт-контрактов на основе ИИ, использующие машинное обучение для выявления потенциальных уязвимостей в коде.
Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия для децентрализованной вычислительной мощности
Децентрализованные вычисления сталкиваются с такими проблемами, как производительность, стабильность и доступность. По сравнению с централизованными сервисами, производительность и стабильность децентрализованных вычислений могут быть хуже. Кроме того, децентрализованные вычисления в настоящее время в основном подходят для ИИ-вывода и не могут удовлетворить потребности в обучении больших моделей. Это в основном ограничивается:
Обучение больших моделей требует высокой пропускной способности и стабильности.
Технология NVLink от NVIDIA ограничивает физическое расстояние между видеокартами
Распределенная вычислительная мощность трудно формирует эффективный кластер вычислительной мощности
Таким образом, применение децентрализованных вычислительных мощностей может быть более подходящим для таких областей, как AI-выводы, обучение малых и средних моделей и вычисления на границе.
недостаточная интеграция AI и Web3
В настоящее время многие проекты AI+Web3 лишь поверхностно соединены и не достигли настоящей глубокой интеграции. Применение AI часто ограничивается повышением эффективности, отсутствует его подлинная интеграция с криптовалютами. Некоторые проекты даже используют концепцию AI исключительно в маркетинговых целях, не имея существенных инноваций.
Токеномика становится буфером
Столкнувшись с проблемами бизнес-модели, некоторые AI проекты обращаются к Web3 в поисках поддержки токеномики. Однако действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности AI проектов, или это всего лишь краткосрочный способ создания шумихи, заслуживает размышлений.
Итог
Слияние AI и Web3 предоставляет бесконечные возможности для технологических инноваций и экономического развития. AI может предоставить Web3 интеллектуальный анализ и возможности принятия решений, в то время как Web3 предлагает AI децентрализованную инфраструктуру и новые механизмы стимулов. Несмотря на то, что в настоящее время слияние находится на ранней стадии и сталкивается с множеством вызовов, в долгосрочной перспективе это сочетание может построить более интеллектуальные, открытые и справедливые экономические и социальные системы.
В будущем мы ожидаем увидеть больше инновационных проектов, глубоко интегрирующих AI и Web3, которые действительно используют синергетические преимущества обоих, создавая реальную ценность для пользователей и отрасли. В то же время необходимо внимательно относиться к текущему ажиотажу, стремясь к инновациям, одновременно решая реальные потребности и способствуя здоровому развитию технологий и приложений.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
6 Лайков
Награда
6
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
TokenDustCollector
· 9ч назад
Просто играю... Цифры можно сделать еще более преувеличенными?
Посмотреть ОригиналОтветить0
RiddleMaster
· 9ч назад
Вот такой масштаб? 200 миллиардов долларов, и все еще хвастаются?
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockchainRetirementHome
· 9ч назад
Слушай, это удивительно, не получится.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Whale_Whisperer
· 10ч назад
Эта цифра не совсем правдива, те, кто в индустрии, понимают.
Состояние, вызовы и перспективы интеграции ИИ и Web3
Слияние AI и Web3: текущее состояние, вызовы и будущее
Быстрое развитие искусственного интеллекта(AI) и технологий Web3 ведет к технологической революции. ИИ достиг значительных успехов в таких областях, как распознавание лиц и обработка естественного языка, в 2023 году объем рынка ИИ составил 200 миллиардов долларов. В то же время Web3, основанный на блокчейне, переосмысляет интернет с помощью технологий децентрализации, в настоящее время рыночная капитализация отрасли достигла 25 триллионов долларов. Сочетание ИИ и Web3 стало горячей темой для внимания технологических кругов Востока и Запада.
В этой статье будет подробно рассмотрено текущее состояние развития AI+Web3, его потенциальная ценность и возникающие вызовы, чтобы предоставить информацию для заинтересованных специалистов и инвесторов.
Способы взаимодействия AI и Web3
Проблемы, с которыми сталкивается AI-индустрия
Ключевыми элементами в индустрии ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные. Что касается вычислительной мощности, получение и управление масштабными вычислительными ресурсами обходится дорого и представляет собой вызов для стартапов. В области алгоритмов обучение моделей глубокого обучения требует огромного объема данных и вычислительных ресурсов, а интерпретируемость и устойчивость моделей требуют улучшения. В сфере данных по-прежнему сложно получить качественные и разнообразные данные, а вопросы конфиденциальности и безопасности данных также нельзя игнорировать. Кроме того, черный ящик моделей ИИ вызывает общественные опасения по поводу интерпретируемости и прозрачности.
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В индустрии Web3 также существует множество вызовов, включая недостаточные возможности анализа данных, плохой пользовательский опыт, наличие уязвимостей в смарт-контрактах и т. д. ИИ, как инструмент повышения производительности, имеет большой потенциал в этих областях. ИИ может улучшить возможности анализа данных и прогнозирования на платформах Web3, оптимизировать пользовательский опыт, предоставлять персонализированные услуги, усиливать безопасность и защиту конфиденциальности.
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
Web3 помогает AI
Децентрализованные вычисления
С увеличением спроса на ИИ, нехватка GPU стала瓶颈ом отрасли. Некоторые проекты Web3 пытаются предоставить вычислительные услуги децентрализованным способом, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты стимулируют пользователей вносить неиспользуемую вычислительную мощность с помощью токенов, чтобы поддерживать клиентов ИИ. Сторона предложения в основном включает облачных провайдеров, криптовалютных майнеров и компании, обладающие большим количеством GPU.
Децентрализованные проекты вычислительной мощности в основном делятся на две категории: для AI-выводов (, такие как Render, Akash ) и для AI-обучения (, такие как io.net, Gensyn ). AI-выводы требуют меньшей вычислительной мощности, их легче реализовать децентрализованными; AI-обучение же требует большей вычислительной мощности и пропускной способности, что делает его реализацию более сложной.
Децентрализованная алгоритмическая модель
Некоторые проекты пытаются создать рынок услуг алгоритмов ИИ на основе децентрализованных технологий, такие как Bittensor. Эта модель соединяет несколько моделей ИИ, выбирая наиболее подходящую модель для предоставления услуг в зависимости от потребностей пользователей. В отличие от единой большой модели, этот подход потенциально предлагает большую разнообразие и гибкость.
Децентрализованный сбор данных
Данные являются ключевыми для обучения ИИ, но в настоящее время большинство платформ Web2 запрещают сбор данных для обучения ИИ. Некоторые проекты Web3 реализуют децентрализованный сбор данных с помощью токенов, такие как PublicAI, который позволяет пользователям вносить и проверять данные для обучения ИИ и получать токен-вознаграждение.
Защита конфиденциальности
Технология доказательства нулевого знания предлагает новые подходы к защите конфиденциальности в ИИ. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) позволяет проводить обучение моделей и выводы без раскрытия исходных данных. Проекты, такие как BasedAI, исследуют комбинацию FHE и LLM, чтобы реализовать функции ИИ, защищая при этом конфиденциальность.
ИИ помогает Web3
Анализ данных и прогнозирование
Многие проекты Web3 начинают интегрировать AI-сервисы для предоставления аналитики данных и прогнозов. Например, Pond использует алгоритмы AI-графов для прогнозирования ценных токенов, а BullBear AI предсказывает ценовые тренды на основе исторических данных. Numerai проводит соревнования по прогнозированию фондового рынка с участием, которые могут получить токены в качестве вознаграждения.
Персонализированные услуги
Искусственный интеллект используется для оптимизации пользовательского опыта в проектах Web3. Например, Dune интегрировала функцию SQL-запросов с поддержкой ИИ, Followin и IQ.wiki используют ИИ для обобщения информации о блокчейне, а NFPrompt помогает пользователям создавать NFT с помощью ИИ.
AI аудит смарт-контрактов
Искусственный интеллект также имеет применение в аудите смарт-контрактов. Например, 0x0.ai предлагает инструменты аудита смарт-контрактов на основе ИИ, использующие машинное обучение для выявления потенциальных уязвимостей в коде.
Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия для децентрализованной вычислительной мощности
Децентрализованные вычисления сталкиваются с такими проблемами, как производительность, стабильность и доступность. По сравнению с централизованными сервисами, производительность и стабильность децентрализованных вычислений могут быть хуже. Кроме того, децентрализованные вычисления в настоящее время в основном подходят для ИИ-вывода и не могут удовлетворить потребности в обучении больших моделей. Это в основном ограничивается:
Таким образом, применение децентрализованных вычислительных мощностей может быть более подходящим для таких областей, как AI-выводы, обучение малых и средних моделей и вычисления на границе.
недостаточная интеграция AI и Web3
В настоящее время многие проекты AI+Web3 лишь поверхностно соединены и не достигли настоящей глубокой интеграции. Применение AI часто ограничивается повышением эффективности, отсутствует его подлинная интеграция с криптовалютами. Некоторые проекты даже используют концепцию AI исключительно в маркетинговых целях, не имея существенных инноваций.
Токеномика становится буфером
Столкнувшись с проблемами бизнес-модели, некоторые AI проекты обращаются к Web3 в поисках поддержки токеномики. Однако действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности AI проектов, или это всего лишь краткосрочный способ создания шумихи, заслуживает размышлений.
Итог
Слияние AI и Web3 предоставляет бесконечные возможности для технологических инноваций и экономического развития. AI может предоставить Web3 интеллектуальный анализ и возможности принятия решений, в то время как Web3 предлагает AI децентрализованную инфраструктуру и новые механизмы стимулов. Несмотря на то, что в настоящее время слияние находится на ранней стадии и сталкивается с множеством вызовов, в долгосрочной перспективе это сочетание может построить более интеллектуальные, открытые и справедливые экономические и социальные системы.
В будущем мы ожидаем увидеть больше инновационных проектов, глубоко интегрирующих AI и Web3, которые действительно используют синергетические преимущества обоих, создавая реальную ценность для пользователей и отрасли. В то же время необходимо внимательно относиться к текущему ажиотажу, стремясь к инновациям, одновременно решая реальные потребности и способствуя здоровому развитию технологий и приложений.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)